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  • 但是你回答的是具体的索引,实际上索引大体可以分成二大类:聚集索引和非聚集索引。下面我们具体介绍。 聚集索引 (又叫聚簇索引) 聚集索引就好比只有正文(没有目录)的汉语字典一样。我们知道汉语字典的排列顺序是...

    前言

    面试的时候,都会被问到索引有哪几种,一般我们都会回答:主键索引,唯一索引,全文索引等等。但是你回答的是具体的索引,实际上索引大体可以分成二大类:聚集索引和非聚集索引。下面我们具体介绍。

    聚集索引 (又叫聚簇索引)

    聚集索引就好比只有正文(没有目录)的汉语字典一样。我们知道汉语字典的排列顺序是从字母“a”开头并以“z”结尾的。如果我们要找“安”这个字。那就需要找以字母‘a’开头的那部分内容,如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明您的字典中没有这个字。相反,如果您找到了这个字,那您就可以直接找到关于“安”字的所有信息。

    通过上面的例子我们总结一下聚集索引的特点:

    1.索引内容本身就是目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
    2.叶子节点上包含着该行的所有信息。当您找到该叶子节点的时候,不需要再回表,直接可以取出该行数据的所有信息。
    3.每个表只能有一个聚集索引,因为目录只能按照一种方法进行排序。
    

    用图形化表示如下:
    在这里插入图片描述
    在上图中我们可以看到,叶子节点中包含着该数据行下的所有信息。

    因此,像这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列并且所有信息都在叶子节点上的目录称为“聚集索引”

    表中数据的排列顺序一定是按照聚集索引来排列的,这也就是为什么大家在建表的时候,一定要建主键。如果不建主键,数据库会以自己的方式来排列数据。

    非聚集索引

    非聚集索引我们同样用字典来打比方:当遇到你不知道怎么读的字,那么你就需要利用偏旁部首来查询字典,当您在目录上找到这个字后,根据目录后面显示的页码再去字典中找字。比如:我们要找“张字”,根据偏旁部首,我们在检字表中找到“张”的页码是672页,然后,我们再翻到672页查找“张”字的相关信息。

    但是我们要知道:结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法,检字表中“张”的上面是“驰”字,但页码却是63页,“张”的下面是“弩”字,页面是390页。

    我们总结一下:通过这种方式来找到您所需要的字,但它需要两个过程:

    1.先找到目录中的结果,
    2.再翻到您所需要的页码。
    

    我们把这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
    用图形化表示如下:
    在这里插入图片描述

    在图中我们可以看到,叶子节点中存的并不是信息,而是地址。既然是地址,那我们就需要拿着地址再回表查询数据信息的过程。

    非聚集索引的特点:

    1.一张表的聚集索引个数可能有多个,最多可以创建249个非聚集索引。
    2.先建聚集索引才能创建非聚集索引。
    3.非聚集索引数据与索引不同序。
    4.非聚集索引在叶节点上有一个“指针”直接指向要查询的数据区域
    

    聚集索引和非聚集索引优缺点:

    1.查询速度上来说:聚集索引优于非聚集索引。
    2.插入数据的速度上来说:非聚集索引要比聚集索引要快。
    

    聚集索引和非聚集索引的比较

    下面我们再总结一下二者的不同,让大家加深理解:

    • 聚集索引一个表只能有一个,而非聚集索引一个表可以存在多个。
    • 聚集索引存储记录是物理上连续存在,而非聚集索引是逻辑上的连续,物理存储并不连续。
    • 聚集索引:物理存储按照索引排序;聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序。
      非聚集索引:物理存储不按照索引排序;非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序。
    • 索引是通过二叉树的数据结构来描述的,我们可以这么理解聚簇索引:索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块。

    非聚集索引的缺陷弥补

    我们知道,非聚集索引需要再回表查询的,那如何避免回表查询,或者减少回表次数呢?那我们就需要了解联合索引、覆盖索引和索引下推的概念。

    由于篇幅问题,这一块内容我放在下一章了。

    结尾

    好了,本章就讲到这里吧希望对大家有所帮助。

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  • 介绍MySQL的Innodb存储引擎的索引分为聚集索引和非聚集索引两大类,理解聚集索引和非聚集索引可通过对比汉语字典的索引。汉语字典提供了两类检索汉字的方式,第类是拼音检索(前提是知道该汉字读音),比如拼音...

    介绍一

    MySQL的Innodb存储引擎的索引分为聚集索引和非聚集索引两大类,理解聚集索引和非聚集索引可通过对比汉语字典的索引。汉语字典提供了两类检索汉字的方式,第一类是拼音检索(前提是知道该汉字读音),比如拼音为cheng的汉字排在拼音chang的汉字后面,根据拼音找到对应汉字的页码(因为按拼音排序,二分查找很快就能定位),这就是我们通常所说的字典序;第二类是部首笔画检索,根据笔画找到对应汉字,查到汉字对应的页码。拼音检索就是聚集索引,因为存储的记录(数据库中是行数据、字典中是汉字的详情记录)是按照该索引排序的;笔画索引,虽然笔画相同的字在笔画索引中相邻,但是实际存储页码却不相邻。

    正文内容按照一个特定维度排序存储,这个特定的维度就是聚集索引;

    Innodb存储引擎中行记录就是按照聚集索引维度顺序存储的,Innodb的表也称为索引表;因为行记录只能按照一个维度进行排序,所以一张表只能有一个聚集索引。

    非聚集索引索引项顺序存储,但索引项对应的内容却是随机存储的;

    举个例子说明下:

    create table student (

    `id` INT  UNSIGNED AUTO_INCREMENT,

    `name`  VARCHAR(255),

    PRIMARY KEY(`id`),

    KEY(`name`)

    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

    该表中主键id是该表的聚集索引、name为非聚集索引;表中的每行数据都是按照聚集索引id排序存储的;比如要查找name='Arla'和name='Arle'的两个同学,他们在name索引表中位置可能是相邻的,但是实际存储位置可能差的很远。name索引表节点按照name排序,检索的是每一行数据的主键。聚集索引表按照主键id排序,检索的是每一行数据的真实内容。

    也就是说查询name='Arle'的记录时,首相通过name索引表查找到Arle的主键id(可能有多个主键id,因为有重名的同学),再根据主键id的聚集索引找到相应的行记录;

    Mysql聚集索引和非聚集索引最简单的表述:

    聚集索引一般是表中的主键索引,如果表中没有显示指定主键,则会选择表中的第一个不允许为NULL的唯一索引,如果还是没有的话,就采用Innodb存储引擎为每行数据内置的6字节ROWID作为聚集索引。

    每张表只有一个聚集索引,因为聚集索引在精确查找和范围查找方面良好的性能表现(相比于普通索引和全表扫描),聚集索引就显得弥足珍贵,聚集索引选择还是要慎重的(一般不会让没有语义的自增id充当聚集索引)。

    从宏观上分析下聚集索引和普通索引的性能差异,还是针对上述student表:

    (1)select * from student where id >5000 and id <20000;

    (2)select * from student where name > 'Alie' and name < 'John';

    第一条SQL语句根据id进行范围查询,因为(5000, 20000)范围内的记录在磁盘上按顺序存储,通过顺序读取磁盘很快就能读到这批数据。

    第二条SQL语句查询('Alie', 'John')范围内的记录,主键id分布可能是离散的1,100,20001,5000.....;增加了随机读取数据页几率;所以普通索引的范围查询效率被聚集索引甩开几条街都不止;非聚集索引的精确查询效率还是可以的,比聚集索引查询只增加了一次IO开销。

    介绍二

    我们先了解下InnoDB引擎表的一些关键特征:InnoDB引擎表是基于B+树的索引组织表(IOT)。

    每个表都需要有一个聚集索引(clustered index);

    所有的行记录都存储在B+tree的叶子节点(leaf pages of the tree);

    基于聚集索引的增、删、改、查的效率相对是最高的;

    如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择其作为聚集索引;

    如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引;

    如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。

    综上总结,如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话,这时候存取效率是最高的,也就是下面这几种情况的存取效率最高:

    使用自增列(INT/BIGINT类型)做主键,这时候写入顺序是自增的,和B+数叶子节点分裂顺序一致;

    如果该表不指定自增列做主键,同时也没有可以被选为主键的唯一索引(上面的条件),这时候InnoDB会选择内置的ROWID作为主键,写入顺序和ROWID增长顺序一致;

    如果一个InnoDB表又没有显示主键,又有可以被选择为主键的唯一索引,但该唯一索引可能不是递增关系时(例如字符串、UUID、多字段联合唯一索引的情况),该表的存取效率就会比较差。

    聚集索索 和 非聚集索引

    每个InnoDB表都有一个称为聚集索引的特殊索引,其中存储了行的数据。通常,聚集索引与主键同义。

    mysql的innodb表,就是索引组织表,表中的所有数据行都放在索引上,这就约定了数据是严格按照顺序存放的,所以不管插入的先后顺序,它在那个物理上的那个位置与插入的先后顺序无关。

    聚集索引:叶子节点存的是整行数据,直接通过这个聚集索引的键值找到某行

    聚集索引:数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的,即:只要索引是相邻的,那么对应的数据一定也是相邻地存放在磁盘上的。

    聚集索引:数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起,因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方,所以一个表只能有一个聚集索引。

    非聚集索引,叶子节点存的是字段的值,通过这个非聚集索引的键值找到对应的聚集索引字段的值,再通过聚集索引键值找到表的某行,类似oracle通过键值找到rowid,再通过rowid找到行

    mysql的innodb表,其聚集索引相当于整张表,而整张表也是聚集索引。默认通过主键聚集数据,如果没有定义主键,则选择第一个非空的唯一索引,如果没有非空唯一索引,则选择rowid来作为聚集索引

    mysql的innodb表,因为整张表也是聚集索引,select出来的结果是顺序排序的,比如主键字段的数据插入顺序可以是5、3、4、2、1,查询时不带order by得出的结果也是按1、2、3、4、5排序

    通俗理解

    聚集索引 :类似新华字典正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录

    非聚集索引:这种目录纯粹是目录,正文纯粹是正文的排序方式

    每个表只能有一个聚集索引,因为目录只能按照一种方法进行排序 。

    ================

    基于主键索引和普通索引(二级索引)的查询有什么区别?

    主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里,主键索引也被称为聚集索引(clustered index)。

    非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里,非主键索引也被称为二级索引(secondary index)。

    如果语句是 select * from T where ID=500,即 主键查询方式,则只需要搜索 ID 这棵 B+树 ;

    如果语句是 select * from T where k=5, 即 普通索引查询方式,则需要先搜索 k 索引树,得到 ID的值为 500,再到 ID 索引树搜索一次。这个过程称为回表。B+树为了维护索引有序性,在插入新值的时候需要做必要的维护。以上面为例,

    如果插入新的行 ID 值为 700,则只只需要在 R5 的记录后面插入一个新记录。

    如果新插入的 ID值为 400,就相对麻烦了,需要逻辑上挪动后面的数据,空出位置。

    展开全文
  • 众所周知,索引是关系型数据库中给数据库表中列或多列的值排序后的存储结构,SQL的主流索引结构B+树以及Hash结构,聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。 关于索引的分类,可以查看之前的文章:...

    一.索引简介

    众所周知,索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构,SQL的主流索引结构有B+树以及Hash结构,聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。

    关于索引的分类,可以查看之前的文章:https://blog.csdn.net/vtopqx/article/details/105563332

    这篇文章会总结SQL Server以及MySQL的InnoDB和MyISAM两种SQL的索引。

    SQL Sever索引类型有:唯一索引,主键索引,聚集索引,非聚集索引。

    MySQL 索引类型有:唯一索引,主键(聚集)索引,非聚集索引,全文索引。

    二.聚集索引

    聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引。

    定义:数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。

    单单从定义来看是不是显得有点抽象,打个比方,一个表就像是我们以前用的新华字典,聚集索引就像是拼音目录,而每个字存放的页码就是我们的数据物理地址,我们如果要查询一个“哇”字,我们只需要查询“哇”字对应在新华字典拼音目录对应的页码,就可以查询到对应的“哇”字所在的位置,而拼音目录对应的A-Z的字顺序,和新华字典实际存储的字的顺序A-Z也是一样的,如果我们中文新出了一个字,拼音开头第一个是B,那么他插入的时候也要按照拼音目录顺序插入到A字的后面,现在用一个简单的示意图来大概说明一下在数据库中的样子:

    地址idusernamescore
    0x011小明90
    0x022小红80
    0x033小华92
    ........
    0xff256小英70

    注:第一列的地址表示该行数据在磁盘中的物理地址,后面三列才是我们SQL里面用的表里的列,其中id是主键,建立了聚集索引。

    结合上面的表格就可以理解这句话了吧:数据行的物理顺序与列值的顺序相同,如果我们查询id比较靠后的数据,那么这行数据的地址在磁盘中的物理地址也会比较靠后。而且由于物理排列方式与聚集索引的顺序相同,所以也就只能建立一个聚集索引了。




    聚集索引实际存放的示意图

    从上图可以看出聚集索引的好处了,索引的叶子节点就是对应的数据节点(MySQL的MyISAM除外,此存储引擎的聚集索引和非聚集索引只多了个唯一约束,其他没什么区别),可以直接获取到对应的全部列的数据,而非聚集索引在索引没有覆盖到对应的列的时候需要进行二次查询,后面会详细讲。因此在查询方面,聚集索引的速度往往会更占优势。

    创建聚集索引

    如果不创建索引,系统会自动创建一个隐含列作为表的聚集索引。

    1.创建表的时候指定主键(注意:SQL Sever默认主键为聚集索引,也可以指定为非聚集索引,而MySQL里主键就是聚集索引)

    create table t1(
    	id int primary key,
    	name nvarchar(255)
    )
    

    2.创建表后添加聚集索引

    SQL Server

    create clustered index clustered_index on table_name(colum_name)
    

    MySQL

    alter table table_name add primary key(colum_name)
    

    值得注意的是,最好还是在创建表的时候添加聚集索引,由于聚集索引的物理顺序上的特殊性,因此如果再在上面创建索引的时候会根据索引列的排序移动全部数据行上面的顺序,会非常地耗费时间以及性能。

    三.非聚集索引

    非聚集(unclustered)索引。

    定义:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同,一个表中可以拥有多个非聚集索引。

    其实按照定义,除了聚集索引以外的索引都是非聚集索引,只是人们想细分一下非聚集索引,分成普通索引,唯一索引,全文索引。如果非要把非聚集索引类比成现实生活中的东西,那么非聚集索引就像新华字典的偏旁字典,他结构顺序与实际存放顺序不一定一致。




    非聚集索引实际存放的示意图

    非聚集索引的二次查询问题

    非聚集索引叶节点仍然是索引节点,只是有一个指针指向对应的数据块,此如果使用非聚集索引查询,而查询列中包含了其他该索引没有覆盖的列,那么他还要进行第二次的查询,查询节点上对应的数据行的数据。

    如有以下表t1:

    idusernamescore
    1小明90
    2小红80
    3小华92
    ......
    256小英70

    以及聚集索引clustered index(id), 非聚集索引index(username)。

    使用以下语句进行查询,不需要进行二次查询,直接就可以从非聚集索引的节点里面就可以获取到查询列的数据。

    select id, username from t1 where username = '小明'
    select username from t1 where username = '小明'
    

    但是使用以下语句进行查询,就需要二次的查询去获取原数据行的score:

    select username, score from t1 where username = '小明'
    

    在SQL Server里面查询效率如下所示,Index Seek就是索引所花费的时间,Key Lookup就是二次查询所花费的时间。可以看的出二次查询所花费的查询开销占比很大,达到50%。


     

    在SQL Server里面会对查询自动优化,选择适合的索引,因此如果在数据量不大的情况下,SQL Server很有可能不会使用非聚集索引进行查询,而是使用聚集索引进行查询,即便需要扫描整个聚集索引,效率也比使用非聚集索引效率要高。


     

    本人试过在含有30w行表上建立非聚集索引,查询非聚集索引覆盖以外的列就会变成聚集索引的全索引扫描(index scan)查询来避免二次查询,而在另外一张200w行表才会用到非聚集索引seek对应的列再进行kek lookup,有关于SQL Server的有Index seek,index scan, table scan,key LookUp这几个概念,可以查看这个blog,描写比较详细。

    但在MySQL里面就算表里数据量少且查询了非键列,也不会使用聚集索引去全索引扫描,但如果强制使用聚集索引去查询,性能反而比非聚集索引查询要差,这就是两种SQL的不同之处。

    还有一点要注意的是非聚集索引其实叶子节点除了会存储索引覆盖列的数据,也会存放聚集索引所覆盖的列数据。

    如何解决非聚集索引的二次查询问题

    复合索引(覆盖索引)

    建立两列以上的索引,即可查询复合索引里的列的数据而不需要进行回表二次查询,如index(col1, col2),执行下面的语句

    select col1, col2 from t1 where col1 = '213';
    

    要注意使用复合索引需要满足最左侧索引的原则,也就是查询的时候如果where条件里面没有最左边的一到多列,索引就不会起作用。

    在SQL Server中还有include的用法,可以把非聚集索引里包含的列包含进来,而不一定需要建立复合索引。

    四.总结与使用心得

    1. 使用聚集索引的查询效率要比非聚集索引的效率要高,但是如果需要频繁去改变聚集索引的值,写入性能并不高,因为需要移动对应数据的物理位置。
    2. 非聚集索引在查询的时候可以的话就避免二次查询,这样性能会大幅提升。
    3. 不是所有的表都适合建立索引,只有数据量大表才适合建立索引,且建立在选择性高的列上面性能会更好。

    原文转载至:https://www.cnblogs.com/s-b-b/p/8334593.html

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    1.如何判断是否为聚簇索引?

    取决于数据和索引是否放在一起,数据和索引放在一起则为聚簇索引,否则为非聚簇索引

    2.为什么聚簇索引只有一个?

    我们先假设有这么一张表table和数据
    在这里插入图片描述

    2.1首先我们先看MYISAM:只能是非聚簇索引(因为数据和索引是分开存放的)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    myisam上面放的是索引(1),下面存放的是实际数据行地址(0x0022)


    2.2INNODB:主键索引就是聚簇索引,只能有一个聚簇索引,但是可以有很多非聚簇索引
    在这里插入图片描述
    当innodb插入数据的时候,必须要包含一个索引的key值,可以是主键,如果没有主键,那么就是唯一键,如果没有唯一键,那么就是自生成的6字节rowid
    在这里插入图片描述
    innodb上面放的是索引(1),下面是数据(1,teacher.ma)

    因为聚簇索引数据跟索引放到一起,如果有多个聚簇索引就会产生数据冗余


    3.假设我们再给name字段加个索引,之前的id已经是主键了,那么存储方式就会演变成下面这种了

    在这里插入图片描述
    为什么呢?因为我们给name建立了非聚簇索引,所以name下面就不能存放数据,因为会造成数据冗余,那应该放什么?
    在这里插入图片描述

    应该放数据所在索引的key的值,所有非聚簇索引都指向聚簇索引,不然找不到数据


    4.什么是回表?

    还是上面的一张表,我们假设id是主键,name是索引列

    select * from table where name = ma
    

    先根据name查询id,再根据id查询整行的记录,走了2颗B+树,此时这种现象叫回表

    回表:当根据普通索引查询到聚簇索引的key值之后,再根据key值聚簇索引中获取所有行记录


    5.什么是索引覆盖

    select id,name from table where name = ma
    

    根据name可以直接查询id,name两个列的值,直接返回即可,不需要从聚簇索引查询任何数据,此时叫索引覆盖


    6.什么是最左匹配

    还是上面那张表,id是主键,name和age是组合索引列,组合索引使用的时候必须先匹配name再匹配age
    在这里插入图片描述
    最左匹配在MySQL建立联合索引时会遵守最左前缀匹配原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配


    7.什么是索引下推

    mysql分为三层架构
    在这里插入图片描述

    select * from table where name=?and age=

    在没有索引下推之前:先根据name从存储引擎中获取符合规则的数据,然后再server层对age进行过滤

    有索引下推之后:根据name,age两个的条件来从存储引擎中获取对应的数据

    索引下推原来在server层做的计算,放到存储引擎中计算了,减少了server层和存储引擎层的数据交互

    展开全文
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空空如也

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为什么只能有一个聚集索引